Les dix principales possibilités pour les entreprises technologiques en 2024

Source : EY, sondage éclair sur les perspectives des chefs de la direction, 2023

L’an dernier, l’émergence foudroyante de l’IA générative a attiré l’attention et attisé l’imagination du public, et les capacités inédites de cette technologie ont incité les entreprises technologiques à explorer les occasions de l’intégrer à une myriade de fonctionnalités d’avant et d’arrière‑guichet. Les premiers bienfaits emballants de ces démarches prouvent comment l’IA générative – lorsqu’elle est employée à bon escient – peut aider les entreprises à améliorer leurs produits et services et à mener leurs activités avec plus d’efficacité.

Toutefois, les outils d’IA générative comportent quelques défauts : ils peuvent être coûteux et exiger énormément de ressources. Bien qu’il puisse être tentant de tirer parti de l’IA générative pour tous les cas d’utilisation potentiels, il vaudrait mieux pour les entreprises de cibler les cas d’utilisation et les possibilités de transformation à forte incidence et à valeur élevée, et de bien réfléchir aux éléments auxquels affecter leurs investissements initiaux, leur main‑d’œuvre et les ressources. Pour bien commencer, il convient d’établir un portefeuille de possibilités de tirer parti de l’IA générative ou de l’intégrer aux démarches actuelles. Les cas d’utilisation potentiels pourront ensuite être évalués et priorisés en fonction de certains critères, dont la correspondance aux impératifs d’affaires et l’adaptabilité.

Les entreprises technologiques désirant réaliser des investissements dans l’IA générative ou les intensifier peuvent cibler une sélection de cas d’utilisation d’avant‑guichet susceptibles de contribuer à une croissance rentable sans perturber leurs stratégies d’affectation du capital. Par exemple, il est possible de tirer parti de l’IA générative dans le codage de logiciel et d’utiliser des interfaces humain‑machine pour accélérer la génération de contenu, en ligne directe avec la rentabilité.

Les cas d’utilisation de l’IA générative dans un contexte d’arrière‑guichet peuvent également contribuer à stimuler la productivité et à réduire les coûts. Outre les activités d’avant‑guichet, les entreprises peuvent recourir à la création de contenu fondée sur l’IA générative pour générer rapidement de la valeur dans des domaines comme l’extraction d’information et la récapitulation, ou encore les capacités conversationnelles. Parmi les fonctions qui se prêtent bien à cette approche, citons les services juridiques, la conformité, la fiscalité et la réussite client. Elle offre également la possibilité d’optimiser la dotation en personnel en déployant des outils d’IA pour attirer, accueillir, retenir et perfectionner la main‑d’œuvre.

Source : EY, Réinventer l’avenir du secteur, 2023

Les capacités de transformation des technologies émergentes se fondent en grande partie sur une collecte de données et des calculs ultrarapides. À la lumière des progrès rapides de l’IA, de la prolifération des cas d’utilisation nécessitant un traitement en périphérie ultrarapide et des modifications continuelles à la réglementation, il est primordial que les entreprises technologiques optimisent leurs investissements dans l’infrastructure numérique de sorte à favoriser une connectivité fiable et à garantir des capacités de calcul rapide.

Les nouveaux types d’infrastructure numérique – notamment de connectivité universelle haute vitesse et de calcul à faible latence – sont devenus nécessaires afin de pouvoir saisir un vaste éventail de nouvelles possibilités. Bien que les entreprises technologiques puissent tirer avantage de ces capacités, elles doivent faire preuve de prudence pour éviter de trop dépenser pour des infrastructures inadéquates. Puisque l’économie de périphérie gagne du terrain et prend de l’ampleur, les entreprises parvenant à trouver l’équilibre entre les objectifs concomitants que sont l’activation d’une infrastructure numérique de prochaine génération et le respect de contraintes en matière de capitaux de plus en plus strictes seront en bonne position pour prendre les devants. 

Le risque de découplage de la chaîne d’approvisionnement demeure bien concret pour les entreprises technologiques davantage axées sur le matériel informatique. Par conséquent, les sous‑secteurs tels que celui des semi‑conducteurs sont engagés dans une course pour réorganiser leurs chaînes d’approvisionnement de façon à éviter les conséquences des perturbations géopolitiques. Citons par exemple le renforcement des capacités de fabrication avancée aux États‑Unis afin d’atténuer certains des risques liés au commerce avec Taïwan. Toutefois, la fabrication avancée n’est qu’un élément d’un écosystème élargi d’activités interreliées qui sont toutes essentielles à la confection d’une puce fonctionnelle.

Alors que d’autres pays renforcent également leurs capacités de fabrication, des tensions pourraient surgir autour de nombreux autres éléments, notamment les produits de base essentiels (comme le gallium et le germanium), les outils de fabrication essentiels à la mission, les logiciels de conception, les emballages et les services d’essai.

Dans le sondage mondial d’EY sur les risques auprès d’administrateurs de 2023, les événements géopolitiques et la perturbation des chaînes d’approvisionnement figurent parmi les trois principaux risques à l’ordre du jour des conseils d’administration des entreprises. Dans ce contexte, nous observons une tendance grandissante des fabricants de puces à démarrer des activités sur des marchés émergents, dont l’Inde et les pays de l’ANASE, y compris Singapour, le Vietnam, la Malaisie et les Philippines. Cela dénote une occasion manifeste pour eux de diversifier et d’élargir leurs activités dans des régions non exposées aux conflits commerciaux, en commençant normalement par des activités comme l’emballage et les essais, puis en poursuivant plus tard avec des processus plus avancés, notamment la production de plaquettes et l’emballage de pointe. En ce qui concerne les entreprises qui servent des clients du monde entier, tant en Chine continentale qu’en Occident, la diversification et l’établissement d’une chaîne d’approvisionnement secondaire sont une bonne façon d’atténuer les risques de perturbation commerciale. Si l’on observe une montée des investissements en Inde et dans les pays de l’ANASE, d’autres régions tenteront également de tirer leur épingle du jeu en invitant des entreprises technologiques à venir exercer leurs activités chez elles.

Source : EY, sondage éclair sur les perspectives des chefs de la direction, 2023 

L’utilisation de l’IA et des LLM est en plein essor, mais se joindre à cette ruée pourrait ne pas être de tout repos. Pourquoi? Tout d’abord, la demande de matériel informatique dépasse l’offre, ce qui entraîne une hausse des prix et une disponibilité limitée. Ensuite, l’entraînement des LLM prend du temps, est coûteux et nécessite de vastes jeux de données susceptibles d’être difficilement accessibles. En outre, la personnalisation et le déploiement de ces services requièrent des compétences et une main‑d’œuvre qui se font rares. Ces difficultés surviennent lorsqu’une entreprise technologique doit prendre la décision d’acheter ou de développer un nouveau service pour sa mise en marché rapide.

L’expérience indique que les acquisitions et les transactions peuvent contribuer à accélérer le développement. Toutefois, les obstacles réglementaires aux transactions liées à l’IA sont relativement imposants pour deux raisons. D’une part, la répression générale des pratiques anticoncurrentielles dans le secteur signifie que les transactions – en particulier celles d’envergure – attireront davantage l’attention. D’autre part, les tensions géopolitiques et les litiges commerciaux internationaux entravent la réalisation de transactions, y compris dans des sous‑secteurs comme les semi‑conducteurs et l’IA. Les transactions transfrontalières liées à l’IA nécessitant l’examen et l’approbation du Committee on Foreign Investment in the United States (CFIUS), de la Commission du commerce international du Parlement européen (INTA) ou d’organismes similaires seront plus difficiles à conclure. Cela dit, les possibilités de transaction perdureront. Étant donné la nature axée sur les plateformes des entreprises technologiques modernes, les entreprises souples et attrayantes disposant de modèles d’affaires fondés sur les écosystèmes d’IA existants se multiplieront.

Par conséquent, nous estimons que la façon optimale d’élargir les horizons de l’IA passe par une combinaison d’acquisitions d’entreprises de petite et moyenne taille, d’investissements et de partenariats. Les acquisitions aideront les entreprises à avoir accès à la propriété intellectuelle, à la main‑d’œuvre et aux compétences requises pour élaborer de nouvelles propositions rapidement. Les investissements des entreprises contribueront à réaliser des transactions audacieuses dans le secteur des nouvelles technologies et à élaborer différentes feuilles de route pour des applications futures qui semblent impossibles aujourd’hui, tandis que les partenariats fourniront un accès immédiat aux jeux de données, aux services et aux marchés nécessaires à la recherche de nouveaux débouchés.

Les modèles d’affaires axés sur les plateformes sont devenus la procédure opérationnelle habituelle dans le secteur de la technologie. En employant des stratégies axées sur les plateformes pour joindre leurs clients et vendre leurs produits et services, des entreprises de tous les sous‑secteurs ont constaté que ces stratégies leur permettent de prendre de l’envergure, de tirer parti de capacités et réseaux externes, et de bénéficier des possibilités sur les marchés émergents. En parallèle, les écosystèmes multipartites au cœur des stratégies axées sur les plateformes favorisent une création de valeur plus efficace et une collaboration mutuellement avantageuse entre entreprises, même concurrentes. Selon l’étude d’EY sur la transformation de l’économie axée sur les plateformes de 2023, plus de la moitié des entreprises technologiques sont d’avis que leur modèle axé sur les plateformes les aidera à se rapprocher de leurs clients et à mieux les mobiliser, ainsi qu’à générer davantage de revenus et de bénéfices.

Les modèles d’affaires axés sur les plateformes jouent également un rôle central dans la révolution amorcée par l’IA générative. Les entreprises technologiques pénètrent le marché grâce aux plateformes d’IA générative et intègrent des capacités d’IA générative développées en externe dans leurs activités internes. Les développeurs de LLM se servent de modèles axés sur les plateformes à l’appui de l’utilisation courante et de l’amélioration continue de leurs produits et services. Les fabricants de matériel informatique et de semi‑conducteurs établissent des partenariats et des écosystèmes axés sur les plateformes pour construire et déployer l’infrastructure nécessaire à l’utilisation à grande échelle de l’IA générative. En outre, les sociétés faisant figure de pionnières dans l’utilisation de l’IA générative, dont les assistants intelligents internes, remanient leurs stratégies axées sur les plateformes pour offrir ces capacités de façon sûre et efficace à leurs utilisateurs.

Ces exemples l’illustrent bien : le secteur de la technologie traverse une période de transition et de réinvention. Pendant cette période, les entreprises adoptant une approche ciblée dans l’accélération de la mise en œuvre ou de l’évolution de leur modèle d’affaires axé sur les plateformes, notamment en ce qui concerne leurs stratégies en matière de données, occuperont une place de choix pour générer de la valeur. Dans l’avenir, alors que l’IA suscite de nouveaux remous et crée de nouvelles possibilités dans le secteur et que les entreprises s’élancent à la conquête de parts de marché et d’influence, la capacité de déployer une plateforme solide et diversifiée constituera un atout permettant aux gagnants de se démarquer.

Source : EY, sondage sur les opérations financières et fiscales, 2023

Le régime mondial de fiscalité en vigueur depuis le 1^er janvier 2024 présente de nombreuses couches de complexité : son incidence sur les entreprises technologiques s’étendra bien au‑delà de leur fonction de fiscalité. Les acteurs du secteur qui pensent de façon proactive et agissent de façon rigoureuse et globale dès maintenant afin d’optimiser leur profil fiscal devanceront les concurrents qui sont plus lents à réagir.

Les modifications fiscales à venir sont importantes, car le Pilier Deux du projet BEPS 2.0 de l’OCDE aura de multiples effets sur les entreprises technologiques. Parmi eux, mentionnons l’alourdissement du fardeau fiscal mondial, la colocalisation de la main‑d’œuvre et des actifs fonctionnels dans la chaîne d’approvisionnement, les stratégies ESG tout au long de la chaîne d’approvisionnement, et les engagements en matière de coûts et de ressources associés à l’observation des règles instaurant un impôt minimum mondial. En effet, en matière de réglementation, l’adoption des dispositions relatives à l’impôt minimal mondial constitue vraisemblablement le tournant le plus important et le plus perturbateur pour les générations à venir.

Les entreprises technologiques disposant d’une présence mondiale, d’une stratégie internationale axée sur les plateformes, d’une base d’utilisateurs diversifiée et d’une chaîne d’approvisionnement complexe sont en bonne position pour tirer un avantage certain d’une préparation rigoureuse et réfléchie à ces modifications. L’évaluation proactive des nouvelles exigences et la réponse à celles‑ci seront primordiales pour survivre à la tempête et minimiser les perturbations dans leurs activités. Le nouveau taux d’impôt minimum mondial est de 15 % à compter de 2024 : les grandes entreprises technologiques peuvent structurer leurs chaînes d’approvisionnement mondiales et stimuler les activités de façon à ne verser que l’impôt minimal de 15 % dans les territoires où elles exercent leurs activités et, ainsi, libérer des fonds de roulement pour les investir dans leur entreprise.

Le chemin vers la cible de zéro émission nette est long et tortueux, et chaque région et chaque secteur progressent à un rythme différent. Il est essentiel pour le secteur de la technologie de parvenir au bout de ce chemin étant donné que, d’une part, il a une incidence environnementale importante et, d’autre part, le monde compte sur lui pour lui fournir des outils contribuant à la réduction des émissions de carbone. Nombreuses sont les entreprises technologiques qui ont déjà fixé des cibles de réduction des émissions de carbone. Dans un contexte de compressions budgétaires et de pressions sur les marges, il est important pour les entreprises de bien choisir par où commencer – et les priorités.

Plusieurs volets potentiels sont à mettre de l’avant : la diminution des déchets, le recyclage, le remplacement de produits chimiques toxiques, l’utilisation d’énergie renouvelable et la réduction de la pollution de l’eau peuvent tous représenter un avantage. Sans minimiser l’importance de ces initiatives, nous sommes d’avis que, cette année, les entreprises technologiques doivent porter une attention particulière à l’amélioration de l’efficacité énergétique des centres de données. À ce jour, la croissance en nombre et en taille des centres de données a été propulsée par le volume toujours grandissant de données créées par les entreprises et les personnes, alimentée par des facteurs tels que la transformation numérique, la migration vers l’infonuagique et l’utilisation accrue des appareils en périphérie de réseau et des médias sociaux. Les centres de données consomment de plus en plus d’électricité. Cependant, une accélération encore plus marquée de la consommation d’électricité des centres de données est aujourd’hui imminente, déclenchée par l’énergie considérable requise pour le calcul et le stockage aux fins de l’entraînement des LLM ou du fonctionnement de systèmes intelligents. D’ici 2027, l’IA pourrait consommer autant d’électricité qu’un pays de la taille des Pays‑Bas. Et la demande ne cesse de croître*.

Il est maintenant temps pour les entreprises technologiques d’investir dans les relations avec les fournisseurs de matériel de production d’énergie et de collaborer avec eux afin de développer de nouvelles manières novatrices d’alimenter leurs centres de données. L’amélioration de l’efficacité énergétique des centres de données atténuera les conséquences des futures crises énergétiques et réduira les coûts de production des services numériques à court terme. Ces efforts porteront également leurs fruits à long terme car, sur la voie vers la cible de zéro émission nette, il n’est pas nécessaire de décarboner l’énergie qu’on n’utilise pas.

* Source : Alex de Vries, The Growing Energy Footprint of Artificial Intelligence, Joule, 2023

Source : Sondage mondial d’EY sur les risques auprès d’administrateurs, 2023

Quelle valeur accorderiez‑vous à la capacité de prévoir le prochain événement de type cygne noir? Quelle forme prendra‑t‑il, quand frappera‑t‑il et quelles conséquences aura‑t‑il sur votre entreprise? Ces questions pourraient sembler hypothétiques. Néanmoins, la pandémie de COVID‑19 nous a prouvé que les événements perturbateurs entraînent d’autres événements, qu’ils comportent leur lot de risques et de possibilités, et que certaines entreprises technologiques étaient mieux placées pour composer avec la situation que d’autres. Une bonne préparation et une réponse adéquate peuvent faire la différence entre une entreprise luttant trimestre après trimestre pour sa survie et une entreprise en pleine croissance sur des marchés nouvellement ouverts.

Conscientes de cette réalité, les entreprises technologiques sont désireuses d’améliorer leur capacité à s’adapter aux risques émergents – une tâche devenue de plus en plus nécessaire avec la présence prolongée des signes avant‑coureurs des risques émergents auxquels le secteur doit faire face. Les litiges commerciaux, les conflits géopolitiques, les modifications fiscales et législatives, l’intervention des gouvernements, les règlements sur la protection des données et la lutte contre la cybercriminalité présentent tous des risques spécialement pertinents pour le secteur, tout comme certains risques d’ordre plus général, y compris les événements climatiques, les risques financiers, la possibilité d’une prochaine pandémie et la nécessité de maintenir la cadence des concurrents en matière d’innovation. En outre, la nature mondiale et intégrée des chaînes d’approvisionnement technologiques implique qu’une seule perturbation peut avoir un effet domino sur l’ensemble de la chaîne de valeur.

Chacun de ces risques peut être surveillé et géré au moyen de la collecte et de l’analyse de données – avec beaucoup plus d’efficacité avec l’apport de l’IA. Cependant, certains risques pourraient se concrétiser simultanément ou avoir une influence les uns sur les autres. Cette possibilité signifie qu’une évaluation des risques et une planification de scénarios de pointe sont extrêmement importantes pour déterminer l’exposition d’une entreprise technologique à une combinaison de risques liés, par exemple, aux sanctions commerciales, à des événements climatiques, à l’instabilité régionale, au renforcement de la réglementation et à des pénuries dans la chaîne d’approvisionnement. Munies de données sur ces catégories de risque, les entreprises doivent évaluer leur appétence pour le risque et revoir la façon dont elles gèrent la complexité des compromis entre les coûts, les risques, la résilience et l’agilité. Lorsque le prochain cygne noir se présentera, les entreprises qui auront commencé aujourd’hui à investir dans des outils de gestion du risque de pointe seront ravies de l’avoir fait. 

Si les technologies émergentes comme l’IA générative et les technologies quantiques offrent une foule d’avantages aux entreprises, elles changent aussi radicalement la nature des cybermenaces et amplifient les risques qu’elles représentent. Puisque les entreprises technologiques tendent à recueillir beaucoup de données et à entretenir un ensemble imposant et complexe de systèmes techniques, elles sont particulièrement vulnérables aux cybermenaces, qu’elles soient traditionnelles ou nouvelles.

Pendant des années, les entreprises technologiques qui ont investi dans la détection des menaces et les capacités d’intervention de pointe ont été plus à même de repousser les cyberattaques. La même situation s’applique à l’ère de l’IA générative et des technologies quantiques : les entreprises peuvent utiliser ces technologies d’avant‑garde pour améliorer leurs cyberdéfenses et se démarquer de la concurrence.

En investissant dans la communication quantique et dans la cryptographie post‑quantique (ainsi que dans la main‑d’œuvre capable de développer et de déployer ces technologies), les entreprises peuvent se préparer à un avenir proche dans lequel le chiffrement traditionnel ne suffira plus. S’il est vrai que des gens malveillants passés maîtres dans l’informatique quantique seront capables d’entrer rapidement et facilement dans les systèmes de sécurité obsolètes, il est tout aussi vrai que les entreprises utilisant les technologies quantiques pour se défendre seront à même de repousser les attaques.

L’IA générative a aussi un rôle à jouer. De nos jours, les entreprises technologiques peuvent utiliser l’IA générative pour clarifier leurs processus d’affaires, mieux comprendre leurs activités, ainsi que classer et étiqueter avec précision leurs données et leurs systèmes. Ce faisant, elles renforceront leurs cyberdéfenses, car les systèmes de données non classées, les données d’entreprises non étiquetées et la dette technique (code et composants technologiques obsolètes) sont trois importantes vulnérabilités que les auteurs de cyberattaques peuvent exploiter. L’emploi de méthodes traditionnelles pour réduire la complexité et l’opacité des systèmes et processus de données d’arrière‑guichet se révélerait coûteux et chronophage. La gestion de ces facteurs de cyberrisque en recourant à une méthode automatisée propulsée par l’IA générative contribue à atténuer les cyberrisques plus rapidement, dans une plus grande mesure et à moindre coût.

Résumé

En 2024, les entreprises technologiques doivent investir dans la prochaine génération de technologies émergentes – y compris l’IA générative – pour suivre le rythme de la concurrence et préparer leur organisation à la mise en œuvre à grande échelle de nouveaux modèles d’affaires fondés sur ces technologies.